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User Insightご利用企業による、 クーポンサイト改善事例 株式会社ユーザーローカル
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UserInsihgt on a2i

Feb 19, 2016

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Kohei Yoneda

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User Insightご利用企業による、クーポンサイト改善事例

株式会社ユーザーローカル

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昨年、日本でブレイクした共同購入クーポン販売サービス

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出典 WOOFLA

+100サイト以上!

現在、100社以上が競争中アメリカのGroupon型モデルのサイトが、2010年5月ごろから急増中。

サイトが増え、一気に競争が激化。

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現在、グルーポン系の大手サイト数社が、(株)ユーザーローカルのアクセス解析ツールを利用中。

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今回は、その1社 KAUPON 様の了解を得て、サイト改善事例を公開します。

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KAUPON [カウポン]2010年5月10日リリース、日本で2番目にリリース

リアルの店舗サービスの利用券を買えるサービス、飲食中心

http://kaupon.jp/

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潜在顧客へリーチ

ソーシャルメディアプロモーション

ニュースリリースメディアへの情報提供

媒体力 クチコミ

話題性のあるネタを探せる

店舗・事業主様

KAUPON概要図

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カウポンを掲載・販売

売上を入金

最低入札数を超えた場合のみカウポンを発行

購入

来店

サービス提供

1

2

3

4

5

6

ユーザー

店舗・事業主様

※④⑤⑥は前後する場合がございます。

KAUPONの仕組み

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KAUPON の成長をアクセス解析データで分析

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2010年5月サイト開設当初

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流入元分析

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どこからサイトヘ来たか(2010年5月)

ほぼ東京だけからのアクセス。検索エンジンでなく、参照元なしのアクセス多い

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ソーシャルメディア経由のアクセス

Twitterを中心としたソーシャルメディア経由のトラフィックが中心

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ユーザー属性調査

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•ユーザーの属性の調査方法• User Insightの閲覧・行動履歴DBを参照

•ドメインやIPアドレスで、組織や地域を測定

ユーザー属性とは

✓企業名・学校 ✓年齢分布✓男女比✓業界

✓都道府県の比率✓初心者・上級者✓訪問回数・頻度

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「インターネットをよく使う、リテラシの高い男性」というペルソナが導かれた。

ユーザー属性分析(2010年5月)

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KAUPONを成長させるには

①ネット上級者でない一般層を獲得する②地方への迅速な展開③類似サイトが続々と登場する中での差別化

この3つの仮説を立て、サイトを改善しながらベンチマークした

以下の成長シナリオを策定した

KAUPONを成長させるには

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アクセス解析の結果をもとに、プロモーション戦略を構築

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対策① 楽天スーパーポイントを採用

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インターネット初心者の獲得に成功した

初心者、女性をターゲットに、楽天ポイント目的のユーザーを囲い込み

コンバージョン率50%以上!

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対策② 属性ターゲティング広告を配信

キーワード広告のみならず、細かくセグメントした属性の広告を配信

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北海道、九州などの地方ユーザーを獲得

営業進出した地域(北海道、関西、九州)で、とくに女性ユーザーを獲得

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対策③ 類似サービスとの差別化

いつでも店舗がクーポンを発行できるプラットフォーム機能をいち早く実装

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その結果、新しモノ好きのユーザーに認知

都心部のインターネットをよく使う層に新機能がリーチできたことが判明した。

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対策④ ソーシャルメディア測定を強化

一つ一つのつぶやきの流入数、コンバージョン率も測定

KAUPON

商品購入成約資料請求ユーザー登録

コンバージョン

検索エンジン

広告

メール

ソーシャルメディア

トップページランディング商品ページ説明ページ

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対策④ ソーシャルメディア測定を強化

一つ一つのつぶやきの流入数、コンバージョン率も測定

KAUPON

商品購入成約資料請求ユーザー登録

コンバージョン

検索エンジン

広告

メール

ソーシャルメディア

トップページランディング商品ページ説明ページ

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単に情報が伝播するだけでなく、ユーザー同士が誘い合って購入する点が特徴

http://twitter.com/#search?q=kaupon

もしくは

Twitterにて「kaupon」で検索

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2010年12月の解析データ

半年間改善を続けた、

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どこからサイトヘ来たか(2010年12月)

メールや検索エンジンからの流入が増えた→認知度向上、主要都市部のユーザー獲得が順調に進んでいる。

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想定ターゲットである女性ユーザー、ネット利用率が高くないユーザーにシフト。

ユーザー属性分析(2010年12月)

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コンバージョン分析(プロモーションから購入までを追跡)

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コンバージョンしたユーザーを詳細に分析クーポンを購入した会員ごとの訪問回数、

閲覧PV数、購入回数を個別分析

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5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

2010年KAUPON売上推移

5月のサービス開始から右肩上がりで売上増加中

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まとめ

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解析から得られた知見で売上を向上!

・属性分析により、潜在ユーザー層を特定 →セグメントしたマーケティングを展開

・ソーシャルメディアを最大限に活用

・購入ユーザーを詳細に分析 →ページ構成、商品ラインナップに反映